作者｜Thao Nguyen, AI Resident, Google Research 来自｜AI公园 编译｜ronghuaiyang 导读 提高模型容量可以从宽度和深度着手，但是，宽模型和深模型学到的是相同的东西吗...在非常宽或非常深的模型中，我们在它们的内部表征中发现了一个典型的块结构，并在这种现象和模型过参数化之间建立了联系。...这表明，尽管具有类似的总体性能，但每个带有块结构的宽或深的模型从输入到输出都有一个唯一的映射。 ?...对于ImageNet上的类级别错误，同样的观察也成立，宽模型在识别自然场景对应的类方面表现出较小的优势，而深度网络在商品上相对更准确。 ?...结论 在研究深度和宽度对内部表征的影响时，我们发现了块结构现象，并证明了它与模型容量的联系。我们还表明，宽模型和深模型在类和样本级别上显示出系统输出差异。
确保你已经阅读了第一部分（http://camron.xyz/index.php/2016/08/22/in_a_nutshell_part_one/） 在本文中，我们将演示一个宽 N 深度网络，它使用广泛的线性模型与前馈网络同时训练...广泛深度网络 宽和深网络将线性模型与前馈神经网络结合，使得我们的预测将具有记忆和通用化。 这种类型的模型可以用于分类和回归问题。...我们的宽列将有效地记住我们与特征之间的交互。 我们的宽列不会将我们的特征通用化，这是深度列的用处。...我们先创建一个输入函数给我们的数据框，它能将我们的数据框转换为 Tensorflow 可以操作的对象。 这样做的好处是，我们可以改变和调整我们的 tensors 创建过程。...结论 这部分偏离了传统的深度学习，说明 Tensorflow 还有许多其他用途和应用。 本文主要根据 Google 提供的论文和代码进行广泛深入的学习。
今天要聊得是怎么利用TensorFlow来保存我们的模型文件，以及模型文件的回收（读取）。...刚开始接触TensorFlow的时候，没在意模型文件的使用，只要能顺利跑通代码不出bug就万事大吉，但是随着接触的数据量的增加以及训练时间的增长，万一中间由于各种原因（比如显卡线断了，电源线断了，手残点了...，恩，没错都是我遇到的问题… ./摊手.sh）意外中断，而没有保存模型文件，那一刻想屎的心都有了。 那么问题来了，我们需要重头开始训练模型吗，答案肯定是不用的，当然前提是保存了模型文件。...首先说一下这个模型文件通常是二进制格式保存的，那么里面到底是什么东西呢， 其实就是训练数据的根据网络结构计算得到的参数值。等我们再需要的时候，直接提取出来就好了。...TensorFlow的模型保存主要由Saver类来控制，接下来我会举个栗子，来说明怎么使用Saver类。下面的代码里面我会顺便把一些基础的问题提一下，了解的同学可以直接看最后两幅图。 ? ? ? ?
下午，第四范式联合创始人、首席研究科学家陈雨强发表了主题为《机器学习模型：宽与深的大战》的演讲，他不仅探讨分享了学界中的深度模型和工业界中的宽度模型，同时还分析了这两种模型的各自特点。...因此，通过机器学习首先，观察数据；第二，找到规律；第三，根据规律做模型的假设；第四，对模型假设中的参数用数据进行拟合；第五，把拟合的结果用到线上，看看效果怎么样。这是模型这条路在工业界上优化的方法。...这就是深与宽的大战，因为宽与深在工业界都有非常成功的应用案例，坚信宽与深的人很长一段时间是并不互相理解的。...宽与深的模型并没有谁比谁好，这就是免费午餐定理：不同业务使用不同的模型，不同的模型有不同的特点。...如何上线：从监督学习到强化学习 不管是宽模型、深模型还是兼顾宽与深的模型，其实线下做好的模型实际上是一个监督学习模型，并不能保证它线上效果好。 ?
大气环流模式(GCM)中深对流参数化的对流触发函数的缺陷对气候模拟具有关键影响。本研究利用机器学习分类模型XGBoost开发新的对流触发函数。...针对两个站点分别训练和评估机器学习模型，并针对两个站点联合训练和评估了一个统一模型。 根据F1评分，基于机器学习的触发函数战胜了相比于GCM常用的四种基于CAPE的触发函数。...特定站点的机器学习触发函数的F1评分分别达到了91%(SGP)和93%(MAO)，联合训练的统一模型F1评分达到91%，相比于特定站点的模型性能没有显著下降，表明了统一触发函数的潜力。...为了从黑箱机器学习触发函数中获取学到的知识，利用决策树衍生了一些增强规则，取决于XGBoost触发函数识别的主要预测因子。...从机器学习模型得到的见解表明，不同区域对流的形成可能涉及到不同的机制，或者至少涉及到不同的过程。因此，有必要开发更全面的统一触发方案更好的描述全球对流过程。
在大模型中，温度系数（temperature）通常用于调整模型的输出概率分布。温度系数的概念来源于物理学的热力学，它可以理解为一个“热度”值，用于控制模型的输出稀疏程度。...自动求导：PyTorch 提供了自动求导功能，用于计算模型中各参数的梯度。在训练过程中，可以根据需要手动设置梯度回传的参数。c....自动求导：TensorFlow 同样提供了自动求导功能，用于计算模型中各参数的梯度。在训练过程中，可以根据需要手动设置梯度回传的参数。c....变量作用域：TensorFlow 中的变量作用域允许在图中定义局部变量，提高代码的可读性。e....模型定义和训练：在 TensorFlow 中，可以使用 tf.keras 模块定义模型，并通过 tf.optimizers 模块进行训练。
在我们的例子中，TensorFlow模型库包含了Inception模型的代码。...我们将从一个训练检查点恢复这些参数值。你可能还记得，在前面的章节中，我们周期性地保存模型的训练检查点文件。那些文件中包含了当时学习到的参数，因此当出现异常时，训练进展不会受到影响。...训练结束时，最后一次保存的训练检查点文件中将包含最后更新的模型参数，这正是我们希望在产品中使用的版本。...通常，在一个包含的类别数相当多的模型中，应当通过配置指定仅返回tf.nn.top_k所选择的那些类别，即按模型分配的分数按降序排列后的前K个类别。...从输出张量将结果复制到由ClassificationResponse消息指定的形状中的response输出参数并格式化。
摄影：Andrik Langfield，来自Unsplash 为什么我们需要再次计算一个深度学习模型中的参数数量？我们没有那样去做。...然而，当我们需要减少一个模型中的文件大小甚至是减少模型推理的时间时，我们知道模型量化前后的参数数量是派得上用场的。（请点击原文查阅深度学习的高效的方法和硬件的视频。）...计算深度学习模型中可训练参数的数量被认为是微不足道的，因为你的代码已经可以为你完成这些任务。但是我依然想在这里留下我的笔记以供我们偶尔参考。...Bidirectional from keras.models import Model 建立模型后，使用model.count_params()来查看有多少参数是可训练的。...RNNs g, 一个单元中的FFNNs的数量（RNN有1个，GRU有3个，LSTM有4个） h, 隐藏单元的大小 i,输入的维度/大小 因为每一个FFNN有h(h+i)+h个参数，则我们有 参数数量=
1 回顾模型变“深”这件事 自从ResNet出现之后，深度学习模型在“深”的维度上真正发展起来。能够简单上手搭建层数更深的模型，必然引入大量的重复结构。显然，这对工业界是个极大利好的消息。...直到现在为止，单个GPU显存的增长速度，依然远远不能满足模型参数的增长需求。拿32GB规格的V100来说，不做任何优化的情况下，跑个Bert-large都是勉勉强强的事。...TensorFlow和PyTorch都有控制device placement的语句，工程师只需要在构建模型的语言上加一些用于控制placement的修饰即可。...况且，解决深度那一侧的方法引入的Pipeline，也必须包含到模型的并行策略中。因此，为了适配工业界的GPU集群，使出各种策略混合的超必杀，才是可能让这种模型训练起来的唯一方法。...“宽”比“深”更有效。
摘要 基于仿真的推断（SBI Simulation-based inference）不断寻求更具表现力的算法，以准确地从嘈杂数据中推断复杂模型的参数。...流匹配消除了反演限制，并使得可以使用自由形式的神经网络。FMPE基于最优输运，在此过程中，基本分布和目标分布之间的映射由每个时间步t∈[0,1]上的样本空间上的矢量场驱动的连续过程参数化。...3.2 一致性模型用于SBI 一致性模型最初是为图像生成而开发的，但可以应用于学习任意分布。自由形式的架构使得可以集成针对数据 x 和参数 θ 的专门化架构。...理论上，一致性模型结合了两者的优点（见表1）：无约束的网络可最佳地适应参数结构和数据模式，同时通过少量的网络遍历实现快速推理速度。...这对应于一种情况，即观测的结构（即图像数据）是已知的，但参数的结构是未知的或不适用于专门的网络架构。 然而，在这个示例中，我们可以利用我们的参数是图像的先验知识。
/usr/bin/env/python 2 # coding=utf-8 3 import tensorflow as tf 4 import numpy as np 5 6 input_ids
FL的客户端与中央服务器共享他们的模型更新以聚合更新后的全局模型。全局模型被发送回客户端，客户端可以使用它进行预测或对本地数据采取其他操作。 FL的关键概念 数据隐私:适用于敏感或隐私数据应用。...模型聚合:跨不同客户端更新的模型并且聚合生成单一的全局模型，模型的聚合方式如下： 简单平均:对所有客户端进行平均 加权平均:在平均每个模型之前，根据模型的质量，或其训练数据的数量进行加权。...联邦平均:这在减少通信开销方面很有用，并有助于提高考虑模型更新和使用的本地数据差异的全局模型的收敛性。 混合方法:结合上面多种模型聚合技术。...通信开销:客户端与服务器之间模型更新的传输，需要考虑通信协议和模型更新的频率。 收敛性:FL中的一个关键因素是模型收敛到一个关于数据的分布式性质的良好解决方案。...实现FL的简单步骤 定义模型体系结构 将数据划分为客户端数据集 在客户端数据集上训练模型 更新全局模型 重复上面的学习过程 Tensorflow代码示例 首先我们先建立一个简单的服务端： import
在之前的篇章中我分享过2D和3D分割模型的例子，里面有不同的分割网络Unet，VNet等。今天我就从损失函数这个方向给大家分享一下在分割模型中常用的一些函数。...2、tversky_loss 分割任务中的主要挑战之一是数据的不平衡性，例如癌症区域和非癌症区域相差很大，所以有一些文章为了解决数据不平衡性问题，提出了一些改进的损失函数，在这篇文章中《Tversky...3、generalised_dice_loss 再多分类分割任务中类别间也会存在不平衡性的挑战，在这篇文章中《Generalised Dice overlap as a deep learning loss...我用tensorflow复现了上面三种损失函数的2D版本和3D版本，具体实现我已经分享到github上： https://github.com/junqiangchen/Image-Segmentation-Loss-Functions...欢迎大家可以分享其他分割模型损失函数，让我们一起学习交流。
作者 | 汪剑 责编 | 何永灿 Wide and deep 模型是 TensorFlow 在 2016 年 6 月左右发布的一类用于分类和回归的模型，并应用到了 Google Play 的应用推荐中...wide and deep 模型的核心思想是结合线性模型的记忆能力（memorization）和 DNN 模型的泛化能力（generalization），在训练过程中同时优化 2 个模型的参数，从而达到整体模型的预测能力最优...鉴于网上对 wide and deep 模型的相关描述和讲解并不是特别多，我们将这段时间对 TensorFlow1.1 中该模型的调研和相关应用经验分享出来，希望对相关使用人士带来帮助。...基础参数 model_dir 我们训练的模型存放到 model_dir 指定的目录中。...dnn_hidden_units 每个隐藏层的神经元数目 dnn_activation_fn 隐藏层的激活函数，默认采用 RELU dnn_dropout 模型训练中隐藏层单元的 drop_out
为了高效的读取数据，可以将数据进行序列化存储，这样也便于网络流式读取数据，TFRecord就是一种保存记录的方法可以允许你讲任意的数据转换为TensorFlow所支持的格式，这种方法可以使TensorFlow...因此在网络的训练过程中，不得不在tensorflow的代码中穿插python代码来实现控制。...Dataset API：将数据直接放在graph中进行处理，整体对数据集进行上述数据操作，使代码更加简洁； 对接性： TensorFlow中也加入了高级API （Estimator、Experiment...这里简单介绍一下一些常用的feature columns与用法。在Tensorflow中，通过调用tf.feature_column模块来创建feature columns。...默认是meam, 但是 sqrtn在词袋模型中，有更好的准确度。 initializer: 初始化方法，默认使用高斯分布来初始化。
从初步的结果来看希望很大，但有不确定性，我们邀请社区加入我们，研究这些内核解锁的体系结构的极限。 ? 稠密层（左）可以替换为稀疏并且宽的层（中）或稀疏并且深的层（右），而它们的计算时间几乎相同。...使用内核 下面我们展示用于在Tensorflow中执行稀疏矩阵乘法的示例代码。...利用小世界稀疏连通性，我们很快训练了近2万个隐藏单元的LSTM，比具有相似参数计数的密集网络宽5倍，提高了文本生成建模的结果，以及半监督的情感分类。...情感表征学习 在我们的情绪神经元实验中，我们使用了近似等效参数计数的LSTM，并比较了比较了具有密集权重矩阵与块稀疏变量的模型。稀疏模型在所有情感数据集上都优于稠密模型。...压缩结果 通过使用稀疏和宽的LSTM，我们的实验位每字符的结果从1.059下降到1.048，且参数计数相同（约1亿）。具有块稀疏线性层的架构也可以根据用稠密连接的线性层获得的结果进行改善。
使用Keras和tensorflow2.2可以无缝地为深度神经网络训练添加复杂的指标 Keras对基于DNN的机器学习进行了大量简化，并不断改进。...这里，我们将展示如何基于混淆矩阵(召回、精度和f1)实现度量，并展示如何在tensorflow 2.2中非常简单地使用它们。...在训练中获得班级特定的召回、精度和f1至少对两件事有用: 我们可以看到训练是否稳定，每个类的损失在图表中显示的时候没有跳跃太多 我们可以使用一些技巧-早期停止甚至动态改变类权值。...自tensorflow 2.2以来，添加了新的模型方法train_step和test_step，将这些定制度量集成到训练和验证中变得非常容易。...由于tensorflow 2.2，可以透明地修改每个训练步骤中的工作（例如，在一个小批量中进行的训练），而以前必须编写一个在自定义训练循环中调用的无限函数，并且必须注意用tf.功能启用自动签名。
风格迁移 《从锅炉工到AI专家(8)》中我们介绍了一个“图片风格迁移”的例子。因为所引用的作品中使用了TensorFlow 1.x的代码，算法也相对复杂，所以文中没有仔细介绍风格迁移的原理。...新的代码来自TensorFlow官方文档。除了程序升级为TensorFlow 2.0原生代码。...通常的模型训练，都是使用代价函数比较网络输出结果，和目标标注值的差异，使得差异逐渐缩小。...（1，长，宽，色深） img = img[tf.newaxis, :] return img # 读入两张图片 content_image = load_img(content_path...可以换上自己的照片还有自己心仪的艺术作品来试试。 程序中限制了图片宽、高最大值是512，如果设备性能比较好，或者有更大尺寸的需求，可以修改程序中的常量。 （待续...）
Wide侧模型 Wide侧模型就是一个广义的线性模型，如下图所示： Wide侧的广义线性模型可以表示为： 其中，特征 是一个 维的向量， 为模型的参数。...原文中提到模型训练采用的是联合训练（joint training），模型的训练误差会同时反馈到Wide侧模型和Deep侧模型中进行参数更新。...对于上述问题的损失函数为 其中， 为真实的标签， 为预测值，即 。Wide & Deep模型中的参数为 ， 和 。...，如Wide侧模型采用FTRL（设置上述函数中的linear_optimizer参数），Deep侧模型：AdaGrad 2.3....[tensorflow线性模型以及Wide deep learning
本文地址： http://blog.csdn.net/u011239443/article/details/72861591 我们来实现下不标准的LeNet模型： train：https:/...实战——DNN——MNIST数字识别 》中没太多的不同。...由于池化层窗口只在当前数据中的当前深度做，所以数组的第一个值和最后一个值肯定为1。...pool_shape[1]∗pool_shape[2]∗pool_shape[3]=长×宽×深pool\_shape[1] * pool\_shape[2] * pool\_shape[3] = 长×宽...×深pool_shape[1]∗pool_shape[2]∗pool_shape[3]=长×宽×深，这相当把长方体拉成一条直线。
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